統計学

Pythonで大数の法則からリンデブルグの中心極限定理まで

中心極限定理を一から導出できることが統計学の入門者としてどうのこうのと

Pythonでマクローリン展開を実装してわかりやすく説明してみた

高校までは奥手だった自分も大学に入って恋の急展開を迎えるかと思いきや、迎えてくれるのはテイラー展開とマクローリン展開だけだった、なんてこと

【確率分布と積率母関数】確率変数の分散をモーメントを使ってシンプルに計算できる

確率変数Xの分散は、Xの1次のモーメントと2次のモーメントを使って計算できます。はあ?モーメント?ちょっと何言ってるかわからない。となった人、大丈夫、一個一個やっていけば大したことありません。最終的に確率変数の分散がシンプルなものに置き換えられるんですけど、シンプル過ぎてまじでびっくりしますよ〜、たぶん。

Pyhonで確率分布を解説・実装してみた

サイコロを一回投げて出た目を観測する時、

PythonとRで分散が微妙に違う理由

知っていましたか?PythonとRで、微妙に分散が違うんです。分散が違うので、その平方根の標準偏差も違ってきます。ではなぜ違うのか、それについて見ていきましょう。 

標準偏差の気持ち

標準偏差の前に理解しておくと良いことがあります。平均と分散です。平均(算術平均)とは、要素の総和を要素数で割った結果のことですね。$$ \frac{1}{n}

平均にも何種類かあることをPythonとRで解説していきます

この記事を読んでくれてありがとうございます。さあ楽しんでいきましょう。ではまず、平均と言うと、$$ 1/n $$

期待値と平均の違いをPythonを使って説明してみた

期待値は母集団の平均を推定するため、根源事象とその確率をかけ合わせたものの総和である。平均はすべての試行結果の総和を、試行回数で割ったものであり、もし標本から母平均を推測したい場合には、平均よりも期待値をつかう方が正確であるたとえば、重心がちょうど真ん中にあるサイコロを使った場合。